1.1 Conceito de Banco de Dados

Antes do surgimento dos bancos de dados, as informações eram gravadas em arquivos de dados com formato texto (flat file) ou binário proprietário, como por exemplo, o Clipper com dbf, Cobol com dat.

Estes arquivos eram copiados em um servidor e disponibilizados aos usuários por acesso em rede, ou seja, era dado o acesso ao diretório onde os arquivos estavam, para que o usuário pudesse acessá-los e alterá-los.

O principal problema gerado por esta forma de trabalho com arquivos de dados era a falta de controle do que era feito com eles, já que era possível controlar apenas quem acessava, mas não o que era alterado.

Outra característica é que os dados eram processados localmente, ou seja, ao acessar o arquivo de dados o usuário carregava e processava as informações na memória do computador em que estava trabalhando, como mostra a figura abaixo.

Para arquivos de dados pequenos e com acesso restrito a poucas pessoas este modelo funcionou bem, mas com o crescimento de usuários de dados e de volume de informações, este modelo passou a gerar uma série de problemas, como lentidão de rede e falta de controle de alteração de arquivos.

Para solucionar este problema foram criados na década de 70 os primeiros servidores de banco de dados, chamada de client-server, onde os dados residem em um servidor e o usuário, chamado de cliente, envia ao servidor um conjunto de comandos que são interpretados e processados no próprio servidor, e recebe de volta o resultado final do processamento.

Após o surgimento dos servidores foi criado um padrão chamado Database Management System (DBMS), ou em bom português brasileiro Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD).

1.2 O Banco de Dados DB_CODEPLAN

O DB_CODEPLAN é um banco de dados que contém diversas informações úteis para o desenvolvimento de estudos e trabalhos. Todas as informações estão disponibilizadas em tabelas, que por sua vez são agrupadas em schemas¹ de acordo com sua natureza, como mostra a figura abaixo.

Figura 01 – Exemplo de schemas e tabelas no banco de dados DB_CODEPLAN.

Os schemas do DB_CODEPLAN são organizados em 2 grandes grupos: acesso público e acesso restrito. Os schemas de acesso público possuem tabelas com informações que podem ser acessadas por qualquer pessoa que se conecte ao DB_CODEPLAN utilizando como usuário e senha codeplan. Já os schemas de acesso restrito possuem tabelas com informações identificadas que para ter acesso, é necessário o preenchimento e assinatura de um “Termo de responsabilidade pelo uso da informação”. A figura abaixo mostra os schemas existentes atualmente no DB_CODEPLAN.

Figura 02 – Schemas disponíveis no banco de dados DB_CODEPLAN.

2.1 Informações para conexão ao banco

O SGBD utilizado pela Codeplan é o SQL Server, disponibilizado e administrado pela Subsecretaria de Tecnologia da Informação e Comunicação – Sutic, vinculada à Secretaria Executiva de Planejamento – Splan. O seu acesso pode ser feito através de qualquer computador que esteja conectado à Rede Corporativa Metropolitana – GDFNet², e os dados de acesso são os seguintes:

• IP: 10.72.31.174

• Porta: 1432

• Banco de dados: DB_CODEPLAN

Apresentaremos 2 softwares que podem ser utilizados para acessar o DB_CODEPLAN.

2.2 DBeaver

O DBeaver é um software livre utilizado para acesso, administração e consultas em diversos SGBD. Ele pode ser instalado em diversos sistemas operacionais. No caso do Windows, ele pode ser instalado e configurado sem a necessidade de perfil administrativo, como mostra os passos descritos abaixo.

2.3 SQL Server Management Studio

O SQL Server Management Studio é um software gratuito desenvolvido pela Microsoft e usado para configurar, gerenciar e administrar todos os componentes do Microsoft SQL Server. Ao contrário do DBeaver, sua instalação requer credenciais de administrador no computador. Para instalá-lo basta acessar o endereço eletrônico https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/ssms/download-sql-server-management-studio-ssms, clicar em para baixar o arquivo de instalação e executá-lo.

2.4 Como configurar o ODBC

O ODBC (Open DataBase Connectivity) é um método de acesso a SGBD desenvolvido pela Microsoft, com a finalidade de tornar possível acessar qualquer tipo de SGBD para o qual haja um driver correspondente. Para configurar a conexão ao DB_CODEPLAN, basta seguir os passos da figura abaixo.

Figura 06 – Passo a passo para a conexão do ODBC ao DB_CODEPLAN.

3.1 Vantagens da Linguagem SQL

• Independência de fabricante;

• A linguagem é adotada por praticamente todos os SGBD existentes no mercado, além de ser uma linguagem padronizada. Com isso, pelo menos em tese⁴, é possível mudar de SGBD sem se preocupar em alterar os programas de aplicação;

• Pode ser utilizada tanto em máquinas Intel rodando Windows, passando por workstations RISC rodando UNIX, até mainframes rodando sistemas operacionais proprietários;

• Portabilidade entre plataformas de software (ou seja, é possível migrar de Windows para Linux, ou Oracle para PostgreSQL);

• Redução dos custos com treinamento;

• Com base no item anterior, as aplicações podem se movimentar de um ambiente para o outro sem que seja necessária uma reciclagem da equipe de desenvolvimento;

• Usa inglês estruturado de alto nível;

• É formado por um conjunto bem simples de sentenças em inglês, oferecendo um rápido e fácil entendimento;

• Permite consultas interativas;

• Permite aos usuários acesso fácil e rápido aos dados a partir de um front end que permita a edição e a submissão de comandos SQL;

• Múltiplas visões dos dados;

• Permite ao criador do banco de dados levar diferentes visões dos dados aos diferentes usuários;

• Definição dinâmica dos dados;

• Através da linguagem SQL pode-se alterar, expandir ou incluir dinamicamente as estruturas dos dados armazenados, com máxima flexibilidade.

3.2 Famílias de Comandos SQL

Os comandos SQL são separados em três famílias:

Neste treinamento abordaremos o DML SELECT e algumas de suas principais funções.

4.1 Consultas básicas

A principal estrutura do comando SELECT é a seguinte:

Os resultados gerados a partir de uma SELECT são gravados em uma tabela temporária salva no banco de dados, que é excluída após a sua cópia para a máquina local ou o fechamento da conexão local com o SGBD.

A maioria dos SGBD não faz distinção entre letras maiúsculas ou minúsculas ou colocar tudo em um único parágrafo ou em mais de um. Mas para fins de documentação a padronização sugerida é digitar cláusulas e funções com letras maiúsculas, mantendo cada um em parágrafos separados, e os demais, como nomes de tabelas e colunas, com letras minúsculas e em um único parágrafo.

É possível também inserir comentários, iniciando o parágrafo com dois sinais de menos (–).

Usualmente cada bloco de programação é finalizado por ponto-e-vírgula (;). Mas há SGBD que aceitam outras formas. Por exemplo o SGBD SQL Server da Microsoft aceita a expressão “GO“ para identificação dos blocos de programação.

Considerando a tabela dom2021, no schema pdad, execute os seguintes comandos:

De acordo com o dicionário de variáveis, a dom2021 possui 133 colunas, onde na programação à esquerda é solicitado a apresentação dos dados da coluna na posição 3, no caso a coluna A01ra. Na programação ao centro é solicitado a apresentação dos dados das colunas nas posições 1 e 6, no caso as colunas A01ra e B01, respectivamente. Por fim na programação à direita solicitamos a apresentação de todos os dados de todas as colunas.

4.2 Usando ALIAS

ALIAS são literalmente apelidos, pois algumas colunas em um SELECT podem ser resultado da combinação de duas ou mais colunas. Se não for especificado um nome para a(s) nova(s) coluna(s), será atribuído um aleatoriamente, e que com certeza não servirá. Para o usuário atribuir um nome, ele pode proceder de duas formas:

ALIAS também é utilizado para identificar e distinguir diversas tabelas em uma consulta, como será visto mais adiante.

4.3 Cláusula ORDER BY

Quando os dados solicitados aparecem na tela, eles são apresentados na maioria das vezes na ordem em que encontram-se gravados na tabela consultada.

Para ordená-los, basta inserir a cláusula ORDER BY e escrever o nome da(s) coluna(s) que deseja classificar, como mostra os comandos abaixo.

4.4 Cláusula DISTINCT

Nos comandos executados acima, são mostradas todas as informações contidas na tabela consultada, independente se há ou não multiplicidade de linhas (repetição).

Com a cláusula DISTINCT é possível ver o conteúdo de uma ou mais colunas, eliminando possíveis multiplicidades.

Por exemplo, para ver os códigos dos setores pesquisados na tabela dom2021, basta executar o comando abaixo:

Observe que os setores de número 53301 (Vicente Pires – Consolidado) e 53302 (Vinte e Seis de Setembro) estão vinculados a RA de número 30 (Vicente Pires).

4.5 Criando grupos com a cláusula CASE

A cláusula CASE permite que os valores retornados pelas consultas possam ser modificados caso sejam compatíveis com determinadas condições. Como exemplo podemos criar uma nova coluna contendo a seguinte regra:

• Se o campo E06 (Cor da pele ou raça) da tabela mor2021 estiver preenchido com os valores 1, 3 ou 5, atribua o valor 1;

• Se o campo E06 (Cor da pele ou raça) da tabela mor2021 estiver preenchido com os valores 2 ou 4, atribua o valor 2;

• Para todos os outros valores identificados na coluna E06 (Cor da pele ou raça) da tabela mor2021, atribua valor 3;

• Salve os resultados em uma coluna com o nome “negro_naonegro”.

Implementando as regras acima em SQL, a programação é a seguinte:

Também é possível a utilização de operadores e funções específicas para descrever as condições. Utilizando o operador IN, a programação acima pode ser reescrita da seguinte forma:

Segue abaixo uma lista com os operadores e funções mais usadas e suas descrições.

4.6 Aplicando filtros

É possível realizar consultas aplicando filtros específicos através da cláusula WHERE. Sua estrutura é a seguinte:

Por exemplo, para ver as informações de todas as pessoas entrevistadas com idade superior a 18 anos na PDAD 2021, basta executar a seguinte programação:

Os mesmos operadores utilizados na cláusula CASE também podem ser aplicados em filtros, como mostram os exemplos abaixo.

4.7 Operadores e Precedência

É possível a utilização de diversos operadores aritméticos, que seguem uma ordem específica de execução, como mostra a figura abaixo.

Quando dois ou mais operadores em uma expressão tiverem o mesmo nível de precedência, a avaliação será feita da esquerda para a direita.

Para definir uma precedência basta utilizar parênteses nos comandos. Por exemplo, qual a diferença entre os exemplos abaixo?

No exemplo 1 são selecionadas as fichas possuem valor 5 na coluna B10 ou valores 3 e 2 nas colunas B11 e B12 respectivamente. Já no exemplo 2 são selecionadas as fichas que possuem valor 2 na coluna B12 e valor 5 na coluna B10 ou valor 3 na coluna B11.

4.8 Agrupando Dados

As funções listadas abaixo são utilizadas para totalizar, somar, gerar relatórios, estatísticas e outras informações de maneira resumida.

Para utilizar as funções de agregação, utilizamos a(s) coluna(s) a ser(em) agregada(s) dentro da função de agregação. Por exemplo:

Ao utilizar as funções de agregação os dados são agregados em uma única linha. Deve-se tomar cuidado com o resultado das funções de agregação, com exceção do COUNT, pois elas desconsideram os valores nulos. Executando a programação anterior, podemos verificar que:

Caso seja necessária a utilização de duas ou mais agregações, elas precisam ser especificadas por uma função de agregação, como veremos a seguir.

4.9 Cruzamento de Tabelas utilizando o JOIN

O cruzamento entre tabelas muitas vezes se faz necessário para que se possa extrair informações a partir do cruzamento de dados.

Tomando como base os microdados da PDAD 2021, muitas vezes precisamos cruzar informações de domicílios e de moradores para sabermos coisas do tipo:

• Quantidade estimada de domicílios, segundo a Escala Brasileira de Insegurança Alimentar, que possua ao menos 1 pessoa com idade entre 0 e 5 anos residindo no domicílio;

• Quantidade estimada de pessoas que residem em domicílios com ao menos um cachorro ou um gato de estimação.

É importante ressaltar a necessidade da utilização de uma ou mais colunas como chave para o cruzamento. Estas colunas devem ter o mesmo formato (colunas numéricas só podem ser cruzadas com colunas numéricas, por exemplo) e conter informações comuns entre si.

Dependendo do SGBD a não indicação da(s) coluna(s) chave(s) para o cruzamento pode resultar apenas em erro, ou pode resultar no travamento do banco de dados, uma vez que ao não indicar a(s) coluna(s) chave(s), o banco de dados pode cruzar todas as colunas das tabelas indicadas entre si, gerando uma nova tabela tão grande que pode não ser suportado pelo SGBD.

A junção das tabelas pode ser feita de três maneiras:

• INNER JOIN: ou simplesmente JOIN, traz todas as linhas das tabelas consultadas, desde que os dados contidos na(s) coluna(s) chave sejam os mesmos.

A programação que pode ser utilizada no exemplo Quantidade estimada de domicílios, segundo a Escala Brasileira de Insegurança Alimentar, que possua ao menos 1 pessoa com idade entre 0 e 5 anos residindo no domicílio é a seguinte:

• LEFT OUTER JOIN: ou simplesmente LEFT JOIN, traz todas as linhas da tabela à esquerda (left), tendo ou não registros relacionados na tabela da direita. Neste cruzamento, a tabela à esquerda do operador de junção exibirá os valores de todas as linhas, enquanto que a da direita exibirá somente os valores que tenham correspondentes aos da tabela da esquerda. Para os registros da direita que não tenham correspondentes na esquerda serão colocados valores nulos.

A programação que pode ser utilizada no exemplo Quantidade estimada de pessoas que residem em domicílios com ao menos um cachorro ou um gato de estimação é a seguinte:

• RIGHT OUTER JOIN: ou simplesmente RIGHT JOIN, é o inverso do LEFT OUTER JOIN.

• FULL OUTER JOIN: todos os registros de todas as tabelas serão retornados, tendo ou não registros relacionados. Neste cruzamento as tabelas, tanto à esquerda quanto à direita do operador de junção.

Algumas considerações importantes em relação a forma de programar:

1. O(s) nome(s) da(s) coluna(s) chave(s) pode(m) ou não ser(rem) iguais. O importante é que o(s) formato(s) seja(m) igual(is). Ou seja, se uma for texto e outra coluna número, o JOIN não é possível;

2. Quando é feito o cruzamento de duas ou mais tabelas, é necessário especificar de qual tabela vem cada coluna. Para isto é necessário escrever o nome da tabela seguido de ponto (.) mais o nome da coluna que deseja mostrar. Para não escrever sempre o nome da tabela, é possível atribuir um ALIAS para cada tabela especificada após o FROM. No exemplo citado (quantidade estimada de responsáveis pelo domicílio segundo o sexo), a tabela dom2021 foi apelidado simplesmente de d (pdad.dom2021 AS d) e a tabela mor2021 foi apelidada de m (pdad.mor2021 AS m);

3. Para utilizar o JOIN em três ou mais tabelas, basta realizar em blocos, como mostra o exemplo abaixo.

4.10 União de Tabelas utilizando o UNION ou o UNION ALL

O UNION é utilizado para unir duas ou mais tabelas em uma só, “empilhando” uma sobre a outra. Para que seja possível a união, todas as tabelas envolvidas precisam ter a mesma estrutura (mesma quantidade de e tipos de colunas).

No SQL Server, a diferença entre o UNION e o UNION ALL é que o primeiro elimina linhas repetidas e o segundo não.